Buku Powerful untuk Belajar Data Scientist Otodidak

Siapa yang tidak ingin berkarir dalam bidang data di zaman sekarang? Bayangkan, kamu bisa "berbicara" dengan data, menemukan pola-pola tersembunyi, hingga memprediksi tren yang akan datang. Terlepas dari bidang apa pun kamu berasal, kemampuan memahami data itu ibarat "superpower" di era digital, nggak cuma bikin kamu jadi lebih menarik di pasar kerja, tapi juga bikin wawasanmu makin luas.

Buat kamu yang penasaran dan ingin belajar data scientist, ada banyak cara yang bisa dicoba. Namun, salah satu cara terbaik adalah lewat buku. Kenapa? Karena buku menyajikan konsep-konsep penting secara runtut dan komprehensif, jadi kamu bisa memulai dari nol hingga mahir dengan lebih terstruktur. Dan kabar baiknya, sekarang banyak buku data scientist yang dirancang ramah pemula, dengan bahasa santai dan langsung “to the point” nggak bikin mumet!

Nah, kali ini kita akan mengulas beberapa buku terupdate yang cocok buat kamu belajar data scientist secara otodidak. Yuk, kita mulai kupas beberapa referensi buku dari dasar hingga yang lanjutan, semua bisa jadi teman belajar yang asyik!

1. Kenapa Belajar Data Scientist Lewat Buku?

Belajar data scientist tidak selalu harus lewat kursus atau bootcamp mahal, buku juga bisa jadi pilihan terbaik, apalagi buat kamu yang suka belajar secara mandiri! Mengapa buku? Karena buku sering kali menyajikan penjelasan yang lebih mendalam dan terstruktur. Ini sangat penting, terutama saat kamu ingin memahami teori, konsep-konsep dasar, dan aplikasi nyata dari data scientist.

Selain itu, buku memungkinkan kita belajar dengan lebih santai dan fleksibel. Kita bisa membaca kapan saja dan di mana saja, sambil memperlajari konsep secara berulang-ulang sesuai kebutuhan. Bagi para pemula, buku menawarkan “peta perjalanan” yang jelas, dari pengenalan data hingga ke penerapan yang lebih kompleks. Menariknya lagi, banyak buku yang ditulis oleh para praktisi data scientist dengan pengalaman industri bertahun-tahun, sehingga isi bukunya tidak hanya teoritis, tapi juga praktis!

Sekarang, mari kita lihat beberapa rekomendasi buku keren yang bisa membantu kamu memulai perjalanan di dunia data scientist.

2. Rekomendasi Buku Terupdate untuk Pemula dalam Data Scientist

Berikut beberapa buku yang cocok untuk kamu yang baru ingin mulai belajar data scientist:

• Python for Data Analysis oleh Wes McKinney

  Wes McKinney adalah salah satu figur penting di dunia data science, terutama bagi mereka yang belajar Python. Di buku ini, McKinney membahas cara menggunakan Python untuk mengolah dan menganalisis data.

  Dengan panduan ini, kamu akan belajar mengelola data dari awal, mulai dari membaca data, membersihkannya, hingga memvisualisasikan hasil analisis. Buku ini cocok untuk pemula, karena dijelaskan dengan bahasa yang mudah dipahami dan disertai contoh-contoh yang bisa langsung dipraktikkan. Bonusnya, kamu juga akan diperkenalkan pada library populer seperti Pandas dan Numpy!

• Data Science for Dummies oleh Lillian Pierson

  Kalau kamu mencari buku yang bisa dibaca tanpa perlu latar belakang teknis, "Data Science for Dummies" adalah jawabannya. Ditulis oleh Lillian Pierson, buku ini memberikan penjelasan dasar tentang data science dengan cara yang santai dan tidak membingungkan.

  Kamu akan belajar tentang konsep dasar data science, jenis-jenis data, serta berbagai alat dan teknologi yang digunakan di bidang ini. Cocok bagi yang benar-benar pemula atau baru sekedar ingin tahu tentang data science.

• R for Data Science oleh Hadley Wickham & Garrett Grolemund

  Tidak hanya Python, bahasa R juga banyak digunakan dalam dunia data science. Buku ini cocok bagi kamu yang ingin mencoba R sebagai alat untuk data science. Hadley Wickham, salah satu penulis buku ini, adalah pencipta banyak package penting di R.

  Di sini, kamu akan belajar dasar-dasar data science menggunakan R, dari manipulasi data, visualisasi, hingga analisis statistik. Bahasanya cukup sederhana, sehingga pemula bisa mengikuti dengan mudah.

  
  

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

3. Buku Lanjutan untuk Memahami Algoritma dan Machine Learning

Bagi kamu yang sudah punya dasar dan ingin lebih mendalami algoritma machine learning, beberapa buku ini bisa jadi pilihan tepat:

• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow oleh Aurélien Géron

  Buku ini termasuk best-seller di kalangan data scientist. Aurélien Géron menyusun buku ini dengan pendekatan yang praktis: kamu akan langsung belajar cara membuat model machine learning dari awal, menggunakan alat seperti Scikit-Learn, Keras, dan TensorFlow.

  Pembahasannya meliputi berbagai model machine learning seperti decision trees, neural networks, hingga deep learning. Cocok bagi yang ingin segera mengimplementasikan model machine learning secara nyata.

• Pattern Recognition and Machine Learning oleh Christopher Bishop

  Jika kamu tertarik pada aspek teknis dan ingin memahami machine learning lebih dalam, buku karya Christopher Bishop ini sangat direkomendasikan. "Pattern Recognition and Machine Learning" membahas konsep-konsep penting dalam pengenalan pola dan pembelajaran mesin, mulai dari model probabilistik hingga neural networks. Buku ini cukup menantang, namun sangat bermanfaat bagi yang ingin mendalami teori machine learning di balik algoritma.

• Deep Learning oleh Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville

  Buku ini adalah "kitab suci" untuk mereka yang ingin memahami deep learning secara menyeluruh. Ditulis oleh tiga pakar ternama di dunia machine learning, "Deep Learning" menyajikan konsep dan teori dengan sangat lengkap. Buku ini membahas neural networks, convolutional networks, sequence modeling, dan lain-lain.

  Ini adalah bacaan wajib bagi yang sudah punya pemahaman machine learning dasar dan ingin mengeksplorasi lebih dalam.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Buku untuk Meningkatkan Skill Data Visualization dan Storytelling

Visualisasi data adalah kemampuan penting bagi data scientist, karena hasil analisis harus bisa dipahami orang lain. Berikut dua buku yang akan membantu kamu mengasah skill data visualization dan storytelling:

• Storytelling with Data oleh Cole Nussbaumer Knaflic

  Buku ini mengajarkan cara membuat visualisasi data yang tidak hanya informatif, tetapi juga menarik dan mudah dipahami. Cole Knaflic menjelaskan berbagai teknik untuk merancang grafik yang efektif dan cara mengkomunikasikan data dengan cara yang memikat audiens. Buku ini direkomendasikan bagi siapa saja yang ingin belajar mendesain presentasi data yang mudah dipahami.

• Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design oleh Andy Kirk

  Andy Kirk adalah seorang ahli di bidang visualisasi data, dan dalam bukunya, ia membagikan berbagai teknik untuk mendesain visualisasi data yang menarik dan fungsional. Buku ini penuh dengan contoh-contoh yang dapat menginspirasi pembaca dalam mengolah data menjadi visualisasi yang mudah dipahami. Sangat cocok bagi kamu yang ingin belajar aspek desain dalam visualisasi data.

4. Tips Menerapkan Ilmu dari Buku Data Scientist untuk Hasil Maksimal

Baca buku data scisntist itu butuh strategi agar hasilnya optimal. Berikut beberapa tips untuk kamu:

• Buat Catatan atau Ringkasan

  Tuliskan konsep-konsep penting, poin yang ingin dipahami lebih dalam, atau ide-ide yang muncul. Dengan cara ini, kamu bisa lebih mudah mengingat materi yang telah dibaca.

• Langsung Praktikkan

  Buku tentang data scientist biasanya penuh dengan contoh kode dan latihan. Cobalah untuk langsung mengetik ulang kode tersebut atau mengubahnya sedikit demi sedikit agar kamu bisa benar-benar paham.

• Kerjakan Proyek Sederhana

  Setelah memahami dasar-dasarnya, cobalah membuat proyek kecil. Ini bisa berupa analisis dataset sederhana atau membuat visualisasi data, yang akan membantumu menerapkan apa yang sudah dipelajari.

Gimana? Sekarang kamu tertarik untuk menjadi Data Scientist prpfesional? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari